Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina e Realidade Estendida
Esta linha de pesquisa visa o desenvolvimento de metodologias, processos e produtos tecnológicos para aplicações reais inovadoras, em diversas áreas do conhecimento, em especial na Agricultura, nas Engenharias e na Saúde. Dessa forma, diversas técnicas de ciência de dados e de aprendizado de máquina são investigadas e usadas como base para a criação de soluções computacionais e de produtos tecnológicos. Nessa linha, a aplicação de técnicas, de métodos e de ferramentas de ciência de dados e de machine learning, do uso de ambientes de realidade virtual que exploram a interatividade na visualização de informações, da aplicação da modelagem computacional e da simulação de sistemas, são os principais temas de investigação. Além disso, a pesquisa por novas tecnologias e metodologias que possam ser aplicadas em problemas relacionados aos cuidados com a saúde e a melhorias nos processos agrícolas auxiliados por computadores também fazem parte das atividades desenvolvidas.
Professores
Dr. Carlos Amaral Hölbig
Temas de pesquisa: Data Science, Machine Learning, Modelagem e Simulação Computacional, Sistemas Embarcados e Smart Farms.
Dr. Manuel Osorio Binelo
Temas de pesquisa: Modelagem Matemática Aplicada à Engenharia de Biossistemas.
Dr. Rafael Rieder
Temas de pesquisa: Realidade Virtual e Aumentada, Processamento de Imagens, Visão Computacional, Deep Learning, Computação na Agricultura.
Alunos de mestrado
Antonio Paulo Uamba
Jean Cássio Peres Barbosa
Mateus Vinicius Passinato
Nicolas Welfer Kirinus
Pedro Lucas Trentin Agostini
Vanessa da Silva
Alunos de graduação
Brenda Slongo Taca
Cícero Pizetta Pizutti
Diogo Godoy Brignoni
Eduardo Colet
Eduardo Willian Horst
Érick Landim de Paula
Éric Cassiano Drey Dos Santos
Frederico Linck Poerschke
Henrique Linck Poerschke
Lucian Bellini
Miguel Giacomelli Righi
Rafael Antônio Zanoni
Richardson Moraes
Yeun Haur Kang
Outros pesquisadores
Diego Inácio Patrício
Jorge Luis Boeira Bavaresco
Telmo de Cesaro Júnior
